丰田、别克、日产等纷纷押注 Momenta，是战术撤退or战略突围？

当自研撞上“飞轮”：上汽通用把方向盘交给 Momenta，是一次战术撤退还是战略突围？

当“全栈自研”的光环褪去，自动驾驶的下一幕由谁来写？

答案在别克至境 L7 的发布会上被一语道破：上汽通用把高阶智驾的核心算法交给了 Momenta 的 R6 飞轮大模型。

曾经，每家车企都在宣讲“灵魂必须握在自己手里”，可五年过去，行业却发现那条路越走越窄——感知、高精地图、规控乃至芯片都要自建，团队像气球一样膨胀，代码版本层层堆叠，每一次 OTA 都被芯片产能、法规更新和实测里程三重闸门拖慢节奏；研发投入年年加码，用户却越来越难感知到实质性的进步。

于是，曾经象征着掌控力的“全栈自研”，如今在经济账本面前显露出疲态：固定成本滚雪球般失控，现金流被漫长的验证周期锁死，功能迭代的速度再也追不上资本市场的耐心。

然而，压垮自研的最后一根稻草还不是逐年攀升的预算，而是端到端大模型的突然崛起。

过去，车企可以沿着“感知—融合—决策—控制”的链条分兵把守，每个环节都有成熟的供应商和可复用的开源框架，即便自研，也能拆分任务、逐年迭代；可当端到端范式下的 VLA、VLM 乃至世界大模型轮番上阵后，游戏规则瞬间被改写：数据、算力与算法三位一体，必须一次性砸下数十亿公里的有效里程和数千万乃至上亿段高质量 clips，才能启动模型的自我进化，更遑论背后 GPU/TPU 等加速卡与持续攀升的训练成本。

这道门槛把“渐进式自研”变成了“一次性梭哈”——没有哪家年销量低于百万的车企敢把现金流押进一个可能三年都无法商业化的黑盒。

更致命的是，端到端模型一旦跑通，便以指数级速度抹平了传统分模块方案的功能差异；在同样的芯片、传感器配置下，大模型带来的体验跃升肉眼可见，这让仍在内部苦熬“感知准确率再提升 1%”的团队瞬间失去了叙事支点。

于是，放弃自研不再是技术妥协，而是一场迫不得已的止损：与其继续为一条日渐过时的技术栈输血，不如直接把成本转嫁给已经完成沉没投入的算法供应商。

押注Momenta，不代表能安枕无忧

把方向盘交给外部模型并不等于主机厂可以“躺赢”。至境 L7 的案例里，上汽通用把一整套“别克式安全哲学”注入了 Momenta R6 飞轮大模型：

其一是安全冗余层面，比如整车的制动、转向均做了冗余设计，并向下延伸到传感器、零件、系统层级，确保冗余同时支撑上层算法的持续迭代；

其二是仿真验证与实车验证，依托 Momenta 历年累积的海量数据搭建高保真仿真场景，并回灌通用 Super Cruise 过去数百万公里高价值危险场景标签——别忘了 Super Cruise 已实现累计 1100 万公里 0 事故。

其三正是在这种“软硬一体”的反复拉锯中，原本不在产品定义里的“一键泊车”被双方共创出来，把原本需拆分成三四步的泊车动作压缩成丝滑的一气呵成：即便面对只比车身宽 40 cm 的极窄车位，至境 L7 也能自信泊入。

换言之，这次合作并非主机厂单向提需求，而是双方共创：Momenta 深度介入整车研发流程，并在项目各阶段将体验最终闭环到落地场景。

下一阶段的智驾战：三条路线正在分叉

当端到端模型把门槛抬到“数十亿公里数据”级别，行业迅速分化出三种生存策略。

第一条路线是“垂直整合派”。以特斯拉、蔚来、小鹏为代表，继续加码全栈自研，并且把战火延伸到芯片——自研智驾 SoC、自研 MCU、自研 ISP，试图在晶圆厂门口就把摩尔定律握在自己手里，用硬件-算法联合迭代把体验上限再拉高一层。

第二条路线是“共创定义派”。上汽通用、广汽、丰田等销量规模足够却不想重走数据长征的主机厂，把 Momenta、地平线、华为们请进门，用自身对整车架构、安全冗余和场景需求的理解反向调教大模型：主机厂提供需求、场景、冗余框架，算法公司负责数据、训练、OTA，双方在 V 字流程里深度耦合，最终把“别人的飞轮”磨成“自己的护城河”。

第三条路线是“成本优先派”。针对入门级的走量车型，主机厂直接采购成熟的高速 NOA 方案，比如两颗前视 8M 摄像头、一颗前向毫米波、一颗域控，成本 3000 元以内，足够在高速场景里做自动变道、自动上下闸道，满足入门市场“够用就好”的需求。

三条路线不会并行太久：垂直整合派赌的是下一轮芯片工艺红利；共创定义派赌的是“主机厂经验 + 外部数据”的复合壁垒；成本优先派赌的是规模化摊薄采购成本。谁能先跑出正现金流，谁就能在下一幕写下新的规则。